Главная
Формальные модели эмоций в исследованиях по искусственному интеллекту ставят целью определение эмоций в форме, применимой для конструирования роботов. Основными подходами в настоящее время являются KARO, EMA, CogAff, Affective Computing и модель Фоминых—Леонтьева.
OCC
KARO («Knowledge, Actions, Results and Opportunities» = «Знание, действие, результат и возможности») основано на модели ОСС (Ortony, Clore, Collins), описывающей качественную и количественную сторону 22 видов эмоций. Качественно ОСС описывает условия возникновения каждой эмоции, количественно указывает, как интенсивность эмоции определяется условиями её возникновения и какие переменные определяют интенсивность. Например, эмоция благодарности качественно определяется как результат «чьих-то похвальных действий и приятных связанных желательных событий». Интенсивность благодарности определяется 1) суждением о похвальности действия, 2) неожиданностью этого события, 3) желательностью этого события.
Ниже приводится описание когнитивной структуры 22 эмоций в ОСС.
Простейшие эмоции
В ОСС простейшими эмоциями считаются радость, сводящаяся к удовольствию, и горе, сводящееся к неудовольствию.
Группа «Удача другого»
Кроме признака удовольствие — неудовольствие, которое В. Вундт называл знаком эмоции, в ОСС используется признак желательное — нежелательное событие. В этих терминах группа эмоций, которую называют «удача другого» будет выглядеть следующим образом.
Группа «Предположение — подтверждение»
Ещё один признак это предполагаемое — подтвердившееся событие. С помощью этого признака в ОСС получается ещё 6 эмоций.
Группа «Оценка действий»
Группа «Оценка объекта»
Сложные эмоции
Кроме того, в ОСС рассматриваются 4 сложных эмоции.
KARO
KARO является формализацией модели ОСС на основе формальной логики.
EMA
EMA также восходит к модели ОСС. Для описания эмоций используется несколько переменных: полезность, желательность (D), вероятность события (p) и т. п. С помощью этих переменных несколько эмоций определяются следующим образом.
CogAff
CogAff описывает общую архитектуру управления действием.
Affective Computing
Affective computing декларирует возможность распознавания эмоций человека роботом по лицевому выражению и характерному поведению. Также декларируется возможность внешнего выражения эмоций роботом. Переход из одного эмоционального состояния в другое описывается с помощью цепи Маркова.
Модель Фоминых-Леонтьева
В модели Фоминых-Леонтьева эмоция определяется как числовая функция (имеющая смысл силы эмоции) от некоторого набора параметров, описывающих ситуацию. Для каждого вида эмоций описан свой набор параметров. Для каждого агента (человека, животного, робота) и для каждой эмоции возможна своя функция F, определяющая силу эмоции в зависимости от величины аргументов. Е = F(…)
Такие общие представления близки к ОСС. Различие заключается в выборе параметров и наборе параметров, соответствующих каждой эмоции. Основным параметром для утилитарных эмоций является количество полученного (потерянного) ресурса R или уровень достижений. Если ситуация описывается только этим параметром, то при
- R > 0 возникает эмоция радости,
- R < 0 возникает горе.
Для радости и горя Е = F(R).
При этом подразумевается, что ситуация уже завершилась и величина R точно известна. Эмоции, возникающие после завершения ситуации, называются констатирующими. Если ситуация ещё не завершилась, то в модели ситуации агента может быть сформирована оценка или прогноз величины R, которая обозначается РR. Параметр РR формирует предшествующие эмоции
- РR > 0 надежда,
- РR < 0 страх.
Для надежды и страха Е = F(р,РR).
В частности, если рассмотреть параметр R как функцию от времени (банковский счет, например) R(t), то прогноз можно делать с помощью производной dR(t)/dt.
- R(t) > 0 радость,
- R(t) < 0 горе,
- dR(t)/dt > 0 надежда,
- dR(t)/dt < 0 страх.
В производится построение разложения ещё нескольких десятков эмоций в виде выпуклой комбинации восьмерки базовых эмоций. Например,
вина = a*горе + b*удовлетворение,
где a и b числовые положительные коэффициенты а + b = 1.
В на основе анализа мимических выражений эмоций получены значения а =0.7, b = 0.3.